지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 서지원
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 영상 분류(Image classification), 객체 탐지(Object detection), 의미론적 분할(Semantic segmentation) 등 다양한 컴퓨터 비전 기술에 심층 신경망 기법이 사용되고 있고 이러한 심층 신경망을 활용한 서비스들이 다수 제공되고 있어서 이를 오작동 시킬 수 있는 기술에 대한 중요성이 높아지고 있다. 심층 신경망을 활용한 기법들은 인간과는 다른 판단 기준을 가지고 있으므로 인간이 분류할 때에는 높은 신뢰도를 가지고 분류하는 데이터도 심층 신경망은 틀리게 분류할 수 있다. 본 논문에서는 초해상화(Super resolution) 신경망을 활용하여 기존의 적대적 공격 방법과 비교하여 공격 성공률과 수행 시간의 상충 관계(Trade-off)를 적절히 고려하면서도 인간이 봤을 때 이질감을 느끼지 않을 적대적 사례 생성 방법을 제안한다.
목차
제1장 서 론 1제1절 연구의 배경과 목적 1제2장 관련 연구 3제1절 초해상화 3제2절 YCbCr 5제3장 초해상화 기반 심층 신경망 적대적 공격 6제1절 문제 정의 6제2절 손실 함수 설계 6제4장 실험 결과 8제1절 실험 환경 8제2절 공격 성공률에 대한 비교 11제3절 수행 시간에 대한 비교 12제4절 생성된 이미지에 대한 비교 14제5장 결 론 16참고 문헌 17ABSTRACT 19
최근 본 자료
댓글(0)
0